多生物特征融合身份识别研究。身份识别是当今社会不可避免的一个问题，生物特征身份识别作为一种安全 而有效的手段一直受到广大研究者的重视。针对单模态生物特征身份识别技术 的局限性和实际应用中的各种限制，本论文就最近兴起地基于数据融合技术的 多生物特征身份识别进行了研究和探讨。这项工作虽然还处于刚刚起步阶段， 但是，作为信息安全不可缺少的重要手段，它的研究和应用必将引起大家的重 视而飞速地发展。
上传时间： 2014-12-05
上传用户：woshini123456
生物特征识别是指通过计算机，利用人体固有的生理特征，如指纹，静脉来进行个人身份鉴别的技术。由于生物特征唯一性和不变性，使得生物特征识别与传统的方法如数字密码和身份证相比，具有更高的安全性和易用性。传统的高性能自动识别系统大多基于PC平台联机应用，然而在实际应用中往往对自动识别系统要求有更高的便携性和易用性，嵌入式技术的快速发展使得实现这样的系统变为了可能。 生物特征识别系统主要由通用模块的控制系统与非通用模块的图像采集设备与识别算法组成。本文针对通用模块与非通用模块接口问题进行研究和设计，实现了一个工作良好的嵌入式平台。 本课题在设计核心板、扩展板、转接板的硬件基础上，移植实时操作系统Linux，编写各种接口与模块的驱动、多路摄像头切换程序，并很好的解决了摄像头采集生物特征时光强控制问题，为很好的采集到清晰图像提供了一个良好稳定的硬件平台。 本课题所设计的嵌入式系统通过测试，做了大量的实验，并将所采集到的手指静脉图像进行讨论分析，具有实用价值。
上传时间： 2013-06-03
上传用户：lguotao
传统多模态生物特征识别方法当出现生物特征缺失时，识别性能会明显下降。针对此问题，提出一种融合人脸、虹膜和掌纹的自适应并行结构多模态生物识别方法。该方法在设计融合策略时，考虑到所有可能的输入缺失，构造并行结构的融合函数集，在实际应用时根据输入状态自适应的选择融合策略进行识别。实验仿真结果表明该方法既可提高识别可靠性又可实现当有生物特征缺失时的性能稳定。
上传时间： 2013-11-02
上传用户：huangld
生物特征识别的综述,近年来各种生物特征识别技术的总结介绍,很适合入门者,对生物特征识别有个大概的了解.
标签： 生物特征识别
上传时间： 2013-12-30
上传用户：koulian
人耳识别技术是20世纪90年代末开始兴起的一种生物特征识别技术，与其它生物特征识别技术比较具有以下几个特点：（1）与人脸识别方法比较，耳识别方法不受面部表情、化妆品和胡须变化的影响，同时保留了面部识别图象采集方便的优点，与人脸相比，整个人耳的颜色更加一致、图像尺寸更小，数据处理量也更小。（2）与指纹识别方法比较，耳图象的获取是一种被动方式，即通过非接触方式获取耳图像，不存在通过接触传染疾病的机会，因此，其信息获取方式具有容易被人接受的优点。（3）与虹膜识别方法比较，首先，由于人脸和头发的存在，需要在耳识别过程中增加一个耳区域定位步骤，这并不影响耳特征的提取，而眼毛对虹膜的遮挡将直接影响虹膜特征的提取。头发对于耳的遮挡可以容易地避免，而眼毛对于虹膜的遮挡是生理结构决定的，也是难以避免的。其次，就目前的技术而言，虹膜采集需要测试者与采集装置之间的位置在机器发出的语言提示下进行不断地调整，同时要瞪大眼睛，使虹膜尽可能暴露，初试者通常要反复多次调整才能够达到要求，而耳采集方式与脸采集方式基本相同，测试者很容易达到拍摄图象的要求条件。最后，虹膜采集装置的成本要高于耳采集装置。
上传时间： 2013-12-20
上传用户：坏坏的华仔
基于指纹识别生物特征身份认证的信息加密系统
上传时间： 2016-04-16
上传用户：wanghui2438
生物特征识别技术是为了进行身份验证而采用自动技术测量其身体特征或是个人行为特点，并将这些特征或特点与数据库的模板数据进行比较，完成认证的一种解决方案。
上传时间： 2016-06-11
上传用户：851197153
视频序列中的人脸检测与跟踪算法研究 图像中的人脸信息分析对于生物特征识别、人机交互，视频监控、基于内容的图像检索、图像编码、视频会议等方面具有着广泛的应用前景，然而要想对人脸信息进行分析，一个首要的问题就是要先在图像或视频序列中检测或跟踪到人脸，否则人脸信息分析也就无从谈起。本文的研究主题正是视频序列中的人脸检测与跟踪技术
上传时间： 2016-09-06
上传用户：chenxichenyue
生物识别技术在科研领域取 得了极大的重视和发展。由于生物特征是人的内在属性，具有很强的自身稳定性和个 体差异性，因此是身份验证的最理想依据川。其中，利用人脸特征进行身份验证又是 最自然直接的手段，与指纹、虹膜、掌纹等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识 别系统更加友好，方便，易于为用户所接受，有广阔的应用领域。
上传时间： 2013-12-29
上传用户：dancnc
随着图像处理和模式识别技术的进步，基于生物特征的识别技术成为蓬勃发展的高技术之一，根据IBG(InternationalBiometricGroup)组织对生物特征市场的统计和预测，该领域的收入的年增长率30-50％，到2008年，全球总收入将达到46.39亿美元。而基于指纹特征的识别技术由于其独特的可靠性，稳定性，方便快捷的特点，恰好符合了市场的需求。目前指纹识别技术是生物识别领域中应用最广泛的识别技术，也是研究与应用的一个热点。 SOPC片上可编程系统和嵌入式系统是当前电子设计领域中最热门的概念。NiosⅡ是Altera公司开发的一种采用流水线技术、单指令流的RISC嵌入式处理器软核，可以将它嵌入FPGA内部，与用户自定义逻辑结合构成一个基于FPGA的片上系统。与嵌入式硬核相比较，嵌入式软核具有更大的灵活性。而FPGA的高速性、恰恰满足了指纹识别系统对速度的要求。 本文对指纹识别技术中各个环节的算法进行了较为深入的研究，结合NiosⅡ嵌入式处理器的特点，对算法进行了合理的选择与优化，形成了一套完整的指纹识别算法，并提出了一种基于FPGA的指纹识别系统硬件设计方案。 论文的内容主要包括以下几个方面： 1、对指纹图像预处理、后处理和匹配算法进行了改进，提高了算法的性能；设计了一种适用于快速匹配的指纹特征数据结构；提出了一套基于特征点匹配的指纹识别算法。实验结果表明该算法速度快、误识率较低、可靠性较高，可以满足实用的要求。 2、本着增加系统集成度、减小系统体积、提高便携性、降低功耗和成本，同时提升系统的性能的原则，使用Altera公司提供的外围设备IP核配合NiosⅡ处理器软核搭建了一个单片嵌入式系统，然后以内嵌NiosⅡ软核的FPGA和FPS200指纹采集器为核心芯片，外配片外RAM和Flash存储器以及小键盘和LCD显示屏等器件，设计了一个便携式指纹识别系统，提出了一套基于FPGA的硬件设计方案。 3、利用NiosⅡ开发板对硬件设计方案进行了初步的验证，实现了指纹采集芯片FPS200与FPGA的接口，并进行了算法的移植。 实验结果表明本文所提出的系统设计方案是可行的。基于FPGA的自动指纹识别系统在速度、功耗、体积、扩展性方面有着独特的优势，具有广阔的发展空间。最后提出了对这一设计继续改进的思路和下一步研究的内容。
上传时间： 2013-06-07
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